滤波

软件滤波

软件滤波算法

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效。如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 C、缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。 2、中位值滤波法 A、方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。 C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。 3、算术平均滤波法 A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算。N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4 B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。 C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)，把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。 C、缺点：灵敏度低 ，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。N值的选取：3~14 B、优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。 C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。 6、限幅平均滤波法 A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”，每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理。 B、优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。 C、缺点：比较浪费RAM。 7、一阶滞后滤波法 A、方法：取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果。 B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的

场合。 C、缺点： 相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。 8、加权递推平均滤波法 A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权。通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。 B、优点：适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统。 C、缺点：对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。 9、消抖滤波法 A、方法：设置一个滤波计数器将每次采样值与当前有效值比较：如果采样值＝当前有效值，则计数器清零如果采样值<>当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)，如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器 。 B、优点：对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。 C、缺点：对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统。 10、限幅消抖滤波法 A、方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法” 先限幅,后消抖。 B、优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统。 C、缺点：对于快速变化的参数不宜。 11、IIR 数字滤波器 A. 方法：确定信号带宽， 滤之。 Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + . + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + . + bk*X(n-k)。 B. 优点：高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab） C. 缺点：运算量大。

软件滤波C程序详例

1 1 种软件滤波方法的示例程序 假定从 8 位 AD 中读取数据（如果是更高位的 AD 可定义数据类型为 int), 子程序为 get_ad(); 1 1 1 1 、限副滤波 /* A 值可根据实际情况调整 value 为有效值， new_value 为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; else return new_value; } 2 2 2 2 、中位值滤波法 /* N 值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法 */ #define N 11 char filter() { char value_buf [N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count { value_buf [count] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j value_buf [i+1] ) { temp = value_buf [i] ; value_buf [i] = value_buf [i+1]; value_buf [i+1] = temp; } } } return value_buf [(N-1)/2]; } 3 3 3 3 、算术平均滤波法 /* */ #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count i = 0; for ( count=0;count value_buf [i+1] ) { temp = value_buf [i] ; value_buf [i] = value_buf [i+1]; value_buf [i+1] = temp; } } } for ( count=0;count char

code

sum_coe

=

1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; char filter() { char count;

char value_buf [N]; int sum=0; for (count=0,count { value_buf [count] = get_ad(); delay(); } for ( count=0;count new_value = get_ad();

while (value !=new_value);

{ count++; if (count>=N) return new_value; delay(); new_value = get_ad(); } return value; } 10101010 、限幅消抖滤波法 /* */ 略 参考子程序 1 、 9 11111111 、 IIR IIR IIR IIR 滤波例子 int BandpassFilter4(int InputAD4) { int ReturnValue; int ii; RESLO=0; RESHI=0; MACS=*PdelIn; OP2=1068; //FilterCoef f4[4]; MACS=*(PdelIn+1); OP2=8; //FilterCoef f4[3]; f4[1];

MACS=InputAD4;

//FilterCoef

OP2=1068;

MACS=*(PdelIn+2); //FilterCoef

f4[0];

OP2=-2001;//FilterCoeff4[2]; MACS=*(PdelIn+3); OP2=8; //FilterCoef MACS=*PdelOu; OP2=-1973;

OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];

f4[7];

}

MACS=*(PdelOu+1); MACS=*(PdelOu+2);

OP2=-3047;

i++)

OP2=-19578;//FilterCoeff4[6]; ReturnValue=*(p+1); {

MACS=*(PdelOu+3);

for

(ii=0;i

//FilterCoef f4[5]; *p=RESLO; *(p+1)=RESHI; mytestmul<<=2;

i<3;i

DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];

DelayInput[3]=InputAD4;

// {

//

// if (ReturnValue<0)

DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1]; DelayOutput[3]=ReturnValue;

ReturnValue=-ReturnValue; // } return ReturnValue; }